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验证集损失一直大于训练集
训练神经网络时,
训练集
loss下降,但是
验证集
loss
一直
不下降
答:
如果不是数据域的问题,那么可以基本判定训练集和测试集的数据域是一致的。那么问题可以归为模型过拟合。
1)数据域问题的解决方式 重新编排训练集和测试集的数据组成比例
,尽量做到数据在训练集和测试集上分布是一致的。2)过拟合问题的解决方式 针对过拟合问题,一般是从数据增广和模型复杂度两个角度去处...
验证集
loss比
训练集
loss低的原因
答:
因此,当每次反向传播对模型进行较大更新时,可能会在前几个 epochs 中得到较低的
验证损失
。具体:
验证集
和
训练集
比
总是
有更低的损失和更高的准确性。可能是在划分数据集的时候刚好把较多噪音的部分分给了训练集。对此可以选择重新划分数据集。参考:
train loss不断下降 valid loss不断上升accuracy上升怎么解决?
答:
提前停止训练:使用提前停止策略可以避免过拟合
,并在验证集上的性能开始下降时停止训练。使用集成学习:使用集成学习可以通过组合多个模型来提高泛化性能,并减少过拟合的风险。数据增强:增加训练数据的数量和多样性可以帮助模型更好地泛化到新的数据,可以尝试通过数据增强技术来增加数据的数量和多样性。需要...
深度学习
训练集
的
损失
曲线收敛很快而且
验证集
不下降是什么原因导致的...
答:
当然也有可能是训练的时间不够长
。请尝试训练更多的epochs,有可能测试集精度会进一步上升。因为不清楚你的loss用的是什么,我看到你的loss似乎才1.8左右,如果是交叉熵这种loss,那么很可能是你训练得还不够长,loss还能够更低一点,建议训多50个epoch再看看?祝好运~
解决测试集误差较大的方案
答:
当 λ 较小时,
训练集
误差较小(过拟合)而交叉
验证集
误差较大;随着 λ 的增加,训练集误差不断增加(欠拟合),而交叉验证集误差则是先减小后增加 学习曲线是学习算法的一个很好的合理检验(sanity check)。学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量(m)的函数绘制的图表 思想是...
验证集
与
训练集
有什么区别?
答:
2. 内容:
训练集
通常包含了大量的数据,这些数据被用来训练模型。而
验证集
通常包含的数据量较少,但仍然足够用来评估模型的性能。3. 使用方式:在机器学习的训练过程中,模型首先使用训练集进行训练,然后使用验证集来评估模型的性能。如果模型在验证集上的性能不佳,那么可能需要调整模型的参数或者更换其他...
深度学习基础——
训练集
、
验证集
、测试集
答:
训练集
(80%):这里是模型学习的沃土,模型在此汲取知识,奠定基础。 测试集(20%):至关重要,它是模型的检验者,评价模型在未曾见过的数据上的表现,确保模型的泛化能力。
验证集
:隐藏的守护者,用来调整超参数,防止过拟合,确保模型在未见过的数据上的稳健性。 选择与优化的策略 在验...
验证集
是
训练集
的一部分吗
答:
直接将数据集划分为两个互斥的集合,一个作为
训练集
,一个作为测试集。这种方法简单快速,但可能受到数据划分的影响,而且不能充分利用所有数据。一般要采用多次随机划分、重复实验评估后取平均值作为留出法的评估结果。2、k折交叉
验证
将数据集分成k个大小相似的互斥子集,并保持数据分布的一致性,每次用...
将
训练集
进行评估得到的
损失
率和直接训练的损失一样吗
答:
train_loss是
训练集
的
损失
值,test_loss是测试集的损失值,train_loss不断下降,test_loss不断下降,说明模型仍有训练空间,train_loss不断下降,test_loss趋于不变,说明模型过拟合,train_loss趋于不变,test_loss不断下降,说明数据集有问题,train_loss趋于不变,test_loss趋于不变,说明需要减小学习...
训练集
、
验证集
和测试集之辩
答:
这时候我们通常不再划分一个测试集,可能的原因有两个:1、比赛方基本都很抠,
训练集
的样本本来就少;2、我们也没法保证要提交的测试集是否跟训练集完全同分布,因此再划分一个跟训练集同分布的测试集就没多大意义了。有了模型后,训练集就是用来训练参数的,说准确点,一般是用来梯度下降的。而
验证
...
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